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　　1.本发明属于能源技术领域，涉及一种建筑热动态特性预测的方法，具体涉及一种基于子空间的建筑热动态特性预测的方法，本发明还涉及采用该方法实现建筑热动态特性预测的系统。

　　2.随着人民生活水平逐渐提高，对建筑的供暖、通风与空调系统的要求越来越高，希望这些系统能够准确的调节室内热环境，在节能的基础上最大限度的满足人们对热舒适的需求。而另一方面，系统中安装的自动化仪表，则提供了关于室内状态的一些测量，但这些采集到的数据只反映了当前的室内热环境，不能对建筑未来的室内热环境的动态特性做出准确预测，也就难以有效提高暖通空调系统控制精度，因此，若能有效对建筑热动态特性进行预测，BOB既节省能源消耗，降低碳排放，又能提高用户舒适度，增强用户体验。

　　3.建筑热动态特性指的是建筑某结构节点或某空间环境温度，如某房间的室内温度、某墙体温度等。本发明要解决的技术问题是提供一种建筑热动态特性预测的方法及实现该方法的系统，以解决现有技术所存在的难以准确预测建筑热动态特性，无法高效对建筑室内环境进行控制的问题。

　　5.(1)获取历史数据集，构建包含关键特征的建筑热动态模型，并实现对关键特征辨识；

　　6.(2)获取实时数据集，将实时数据集作为输入已辨识关键特征的热动态模型，输出热动态特性的预测结果。BOB

　　8.(1)获取历史数据集，并将获取的历史数据集归一化处理后，分为输入、输出两类，将k时刻的输入数据组成的列向量记为uk，第k刻输出数据组成的列向量记为yk，其中k为时间标签，取值为0、1、2...m。m为可用的数据的总长度。向量uk中的内容是可变的，取决于可用的输入参数，yk为希望获取的建筑热动态特性；

　　9.(2)利用历史数据集yk按照公式(1)构造hankel矩阵yf和y

　　其中i、j为任取的两个正整数，满足j》i即可。若取整个数据集进行训练，则j可取为m-2

　　其中i、j为任取的两个正整数，满足j》i即可。若取整个数据集进行训练，则j可取为m-2

　　(5)对矩阵oi进行奇异值分解，获得s1和v1，获得建筑的历史状态矩阵具内容为[x

　　(6)利用历史数据集uk、yk和xk，按照公式(6)和公式(7)构造lsy和ls

　　可以假定或预估得到，如气象参数可以通过气象预报获得，供水温度和供热量可以通过控制系统预置；

　　其特征还在于：公式(1)和公式(2)中，若取整个数据集进行训练，则j取为m-2

　　其特征还在于：上述步骤(8)通过最小二乘法求解建筑热动态模型的关键特征矩阵a、b、c、d；

　　其特征还在于：输出数据集包括但不限于房间的室内温度，输出数据集包括但不限于供冷(或供热)量、室外干球温度、水平面太阳辐射照度、人员占据情况(有人、无人或占据的人数等)；

　　本发明为解决所述技术问题，还提供一种建筑热动态特性预测方法的系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据存储模块、建筑热动态特性特征辨识模块、BOB建筑热动态特性预测模块。其中数据采集模块采集需要的数据，数据存储模块进行数据存储，建筑热动态特性辨识模块依据本发明的方法中步骤(1)-(8)所述的方法对建筑热动态特性特征进行辨识，热动态特性预测模块依据本发明的方法中步骤(9)-(11)所述的方法对热动态特性进行预测并输出结果；

　　其特征在于：上述系统在数据采集模块和数据存储模块之间可增加数据预处理模块，数据预处理模块对数据进行清洗和缺失数据补充。

　　本发明所提供的建筑热动态特性预测的方法，与其他方法相比，是一种一步的建

　　模预测的方法，不存在迭代过程。这种方法能够极大的减少预测的计算量，同时防止预测过程中的不收敛，使得预测过程更加稳健；

　　该方法可被部署在云平台上，使得建筑热动态特性预测的时间成本极低，只需要接入传感器数据，即可快速实现建筑热动态特性预测；

　　为了更清楚地说明本发明实施中的技术方案，下面将对实施例或现有的技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施实例，对于本领域的普通人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

　　为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图以及实施例，对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

　　s1，获取历史数据集，包括：室外干球温度、水平面太阳辐射照度、热力站一次供水温度、一次回水温度、二次供水温度、BOB二次回水温度、一次流量和实际供热量，部分建筑房间的室内温度。选取连续30天，间隔1小时的历史数据，对数据进行归一化处理后。其中第k时刻的室外干球温度、水平面太阳辐射照度、热力站一次供水温度、一次回水温度、二次供水温度、二次回水温度和实际供热量构成输入列向量uk，第k时刻部分建筑房间的室内温度的平均值作为输出列向量yk，k＝0，1，2，

　　s4，对矩阵oi进行奇异值分解，获得s1和v1，获得建筑的历史状态矩阵其内容为[x

　　s5，利用历史数据集uk、yk和xk，按照公式(14)和公式(15)构造lsy和ls

　　s8，获取τ时刻的实时数据集，包括：室外干球温度、水平面太阳辐射照度、热力站一次供水温度、一次回水温度、二次供水温度、二次回水温度、一次流量和实际供热量，部分建筑房间的室内温度。构建相应的τ时刻的输入和输出向量，即u

　　中的室外干球温度、水平面太阳辐射照度通过气象预报得到，热力站一次供水温度、一次回水温度、二次供水温度、二次回水温度、BOB一次流量和实际供热量按照τ时刻的y

　　如图2所示，本发明提供的实现建筑热动态特性预测方法的系统，上述历史数据来自于自控系统的仪表以及专门的传感器在采暖运行期间测量采集，通过宽带或nb-iot通讯系统上传至服务器，数据清洗后，存储在数据库里的。其中自控仪表、传感器及通讯系统构成数据采集模块11；数据清洗程序和过程构成了数据预处理模块12；服务器、软件程序构成了数据存储模块13；集成了上述s1-s7方法的软件程序构成了建筑热动态特性特征辨识模块14。集成了上述s8-s9方法的软件程序构成了建筑热动态特性预测模块15。上述所有模块构成了依据上述方法对建筑热动态特性预测的系统。

　　应当理解，上述实施方式仅为本发明的较佳实施例而已，用来描述本发明原理的应用，在不背离本发明的精神或本质特性的情况下，本发明可以实施为其他的具体形式。所述实施方式无论从哪一方面来看都应当认为仅是作为说明性的，而不应认为是限制性的。因此，本发明的范围应当以所附权利要求为准，而不是以前述发明为准，根据权利要求的实质精神和等效手段所做的变型都落入其范围之内。

　　尽管已经利用与目前认为是本发明的最实用以及优选的实施方式相关的特性和细节全面地描述了本发明，但对于本领域技术人员来说显而易见的各种变化和/或改善，包括但不限制于大小，材料，形状，接口形式，接口位置、功能和操作方式，组装和做出的使用上的改变，这些都不背离在权利要求中阐述的本发明的原理和概念。